混合动力汽车simulink整车模型，并联P2构型， 基于规则的控制策略，可以直接进行CTC，WTLC，NEDC等工况仿真，模型运行及仿真
最近在研究混合动力汽车的 Simulink 整车模型，今天就来跟大家分享一下基于并联 P2 构型以及基于规则控制策略的一些有趣发现，并且看看如何用它来进行 CTC、WTLC、NEDC 等工况仿真。
并联 P2 构型
并联 P2 构型是混合动力汽车中一种较为常见的布置形式。在这种构型里，发动机和电机通过离合器连接到变速器的输入端，电机通常放置在发动机与变速器之间（这就是 P2 的位置啦）。这种布局的优势在于可以灵活地实现纯电驱动、纯发动机驱动以及混合动力驱动等多种模式。例如，在城市拥堵路况下，纯电驱动模式就能很好地发挥作用，降低油耗和排放；而在高速行驶时，发动机直接驱动车辆则能提供更高效的动力输出。
基于规则的控制策略
基于规则的控制策略是一种相对直观且易于理解的控制方式。它通过预先设定好的规则来决定发动机和电机何时工作，以及如何分配两者的功率。比如，我们可以根据车辆的行驶工况（车速、加速度等）、电池的 SOC（State of Charge，荷电状态）等参数来制定规则。
以下是一段简单的基于规则控制策略的伪代码示例，来帮助理解：
% 假设已经获取到车辆当前速度 vehicleSpeed 和电池 SOC 值 batterySOC if vehicleSpeed < lowSpeedThreshold && batterySOC > lowSOCThreshold % 车辆速度低且电池电量充足，采用纯电驱动 engineTorque = 0; motorTorque = requiredTorque; elseif vehicleSpeed > highSpeedThreshold || batterySOC < lowSOCThreshold % 车辆速度高或者电池电量低，采用发动机驱动或混合动力驱动 if batterySOC < lowSOCThreshold % 电池电量低，优先考虑发动机充电 engineTorque = chargingTorque; motorTorque = 0; else % 混合动力驱动，根据一定比例分配扭矩 engineTorque = requiredTorque * engineRatio; motorTorque = requiredTorque * motorRatio; end else % 其他情况，可能是中等速度且电量适中，也采用混合动力驱动 engineTorque = requiredTorque * engineRatio; motorTorque = requiredTorque * motorRatio; end在这段代码里，首先判断车辆速度和电池 SOC 的情况。如果速度低且电量足，就纯电驱动，让发动机扭矩为 0，电机提供所需扭矩。要是速度高或者电量低，又分情况讨论，电量低就发动机充电，电量足就按比例分配发动机和电机扭矩。其他情况也按比例分配扭矩。这样就通过简单的规则，初步实现了动力源的控制。
工况仿真：CTC、WTLC、NEDC
利用搭建好的并联 P2 构型混合动力汽车 Simulink 整车模型以及基于规则的控制策略，就可以进行各种工况的仿真了。像 CTC（China Typical City cycle，中国典型城市工况）、WTLC（Worldwide Transient Light-duty vehicle Cycle，全球轻型车瞬态工况）、NEDC（New European Driving Cycle，新欧洲驾驶循环）等工况，它们代表了不同的行驶场景和特点。
在 Simulink 中，我们可以导入相应的工况数据文件，这些文件里包含了车速随时间变化的信息。模型会根据这些车速数据，结合基于规则的控制策略，实时计算发动机和电机的扭矩输出，进而模拟车辆在不同工况下的行驶情况。比如在 NEDC 工况下，会模拟出城市、郊区等不同行驶阶段的工况，模型就会相应地调整发动机和电机的工作模式和输出功率，来匹配这个工况的需求。
通过这样的工况仿真，我们可以分析混合动力汽车在不同行驶场景下的燃油经济性、排放性能等关键指标，为进一步优化模型和控制策略提供有力的数据支持。
总之，混合动力汽车 Simulink 整车模型，特别是并联 P2 构型结合基于规则的控制策略，在工况仿真方面有着强大的功能，能帮助我们更好地理解和优化混合动力汽车的性能。后续还可以深入研究如何进一步优化控制策略，以提高车辆在各种工况下的综合性能。
